3. 爱所有Python化的东西 然而,我们通过调研发现,80%的0-3岁互联网人没有系统的学习过Tensorflow、PyTorch方向,缺乏很多项目实战,处于比较浅层面的对比。 网上解读Tensorflow、PyTorch文章非常多但知识点零散,学习 起来抓不住重点,大多数人还都本着一说就会一学就废的心理,看得多,动手少,所以急需一套学习资料。
在2017年，Tensorflow独占鳌头，处于深度学习框架的领先地位；但截至目前已经和Pytorch不争上下，甚至略输入Pytorch。Tensorflow目前主要在工业级领域处于领先地位。tensorflow学习教程：https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples2、PytorchPytorch目前是由Facebook人工智能学院提供支持服务的。Pytorch目前主要在学术研究...
但是当你发现它是用tensorflow写的，还是1.x甚至0.x版本的时候，你想让它成功跑起来那就是非常具有挑...
TensorFlow Serving和TensorFlow Lite是TensorFlow提供的两个重要工具，它们使得模型部署变得异常便捷。TensorFlow Serving专注于将模型部署到服务器集群上，支持高并发、高性能的模型服务；而TensorFlow Lite则针对移动设备进行了优化，使得深度学习算法能够在手机、平板等设备上流畅运行。此外，TensorFlow的开源历史较长，许多公司...
TensorFlow使用静态计算图,需要先定义整个计算图,然后执行计算。这种方式使得TensorFlow在执行前能够进行优化,提高了性能。 TensorFlow 2.0引入了Keras API,使得构建模型更加简单和直观。 PyTorch: PyTorch使用动态计算图,允许在运行时构建和修改计算图,使得它更适用于动态模型和实验性研究。
对于需要处理大规模数据和复杂模型、注重分布式训练和多GPU支持的应用场景，TensorFlow可能更为适合；而对于关注研究领域的可用性、模型丰富性和易用性的用户来说，PyTorch可能是一个更好的选择。随着技术的不断发展和创新，我们期待这两个框架在未来能够带来更多的惊喜和突破。
PyTorch 是一个开源的深度学习平台,提供从研究原型到生产部署的无缝路径,它的流行度仅次于TensorFlow。 而最近一年,在GitHub关注度和贡献者的增长方面,PyTorch 跟TensorFlow基本持平。甚至,PyTorch的搜索热度持续上涨,加上 FastAI 的加持,PyTorch 无疑会得到越来越多的机器学习从业者的青睐。
TensorFlow：诞生于 Google Brain 团队的大脑，TensorFlow 从专有工具转变为开源奇迹。作为一个端到端平台，它提供从基本算术运算到神经网络部署的一切。其适应性体现在与CPU、GPU、TPU、移动设备等平台的兼容性上。值得注意的是，谷歌、Uber 和微软等行业巨头已将 TensorFlow 集成到他们的运营中。PyTorch：PyTorch 于 ...
Tensorflow更倾向于工业应用领域,适合深度学习和人工智能领域的开发者进行使用,具有强大的移植性。 Pytorch更倾向于科研领域,语法相对简便,利用动态图计算,开发周期通常会比Tensorflow短一些。 Keras因为是在Tensorflow的基础上再次封装的,所以运行速度肯定是没有Tensorflow快的;但其代码更容易理解,容易上手,用户友好性较强。
Tensorflow是由Google推出的,诞生之日的定位就是工业界(不像pytorch最初的定位是科研领域),因此Tensorflow本身属于工业界级的产品,Tensorflow有有着更快的计算性能(在2020年前pytorch没有成为AI领域排名第一的框架之前由于优化不足的问题导致计算性能明显差于Tensorflow,但是在大规模优化后pytorch即使使用动态图的构建方法却...